115 年 國立成功大學系統及船舶機電工程研究所丁組《工程數學》

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第 1 題25 分

試利用待定係數法 (Method of Undetermined Coefficients) 計算下列常微分方程式的解。
y′′−8y′+16y=6e4x+12x−5y'' - 8y' + 16y = 6e^{4x} + 12x - 5

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核心觀念

本題為常係數二階非齊次線性微分方程式:

y′′−8y′+16y=6e4x+12x−5.y''-8y'+16y=6e^{4x}+12x-5.

左側微分算子可因式分解為

D2−8D+16=(D−4)2.D^2-8D+16=(D-4)^2.

因此先求齊次解,再利用待定係數法求特解。由於右側的 e4xe^{4x} 與齊次解產生共振,特解形式須乘上足夠次方的 xx。


解題方法

一、求齊次解

對應的齊次方程式為

y′′−8y′+16y=0.y''-8y'+16y=0.

特徵方程式為

r2−8r+16=0r^2-8r+16=0

即

(r−4)2=0.(r-4)^2=0.

因此 r=4r=4 為二重根,齊次解為

yh=(C1+C2x)e4x.y_h=(C_1+C_2x)e^{4x}.

二、求非齊次特解

將右側分成兩部分:

6e4x+12x−5.6e^{4x}+12x-5.

分別求其特解。

(1)對 6e4x6e^{4x} 求特解

因為 e4xe^{4x} 已經出現在齊次解中,且特徵根 r=4r=4 的重數為 22,待定係數形式須乘上 x2x^2:

yp1=Ax2e4x.y_{p1}=Ax^2e^{4x}.

利用算子形式:

(D−4)2yp1=6e4x.(D-4)^2y_{p1}=6e^{4x}.

令

yp1=e4xv,y_{p1}=e^{4x}v,

則有

(D−4)2(e4xv)=e4xv′′.(D-4)^2(e^{4x}v)=e^{4x}v''.

由 v=Ax2v=Ax^2,可得

v′′=2A.v''=2A.

因此

e4x(2A)=6e4x,e^{4x}(2A)=6e^{4x},

所以

2A=6,A=3.2A=6,\qquad A=3.

故

yp1=3x2e4x.y_{p1}=3x^2e^{4x}.

(2)對 12x−512x-5 求特解

右側為一次多項式,設

yp2=ax+b.y_{p2}=ax+b.

則

yp2′=a,yp2′′=0.y_{p2}'=a,\qquad y_{p2}''=0.

代入左側:

yp2′′−8yp2′+16yp2=0−8a+16(ax+b).y_{p2}''-8y_{p2}'+16y_{p2} =0-8a+16(ax+b).

整理得

16ax+(16b−8a).16ax+(16b-8a).

`

與 12x−512x-5 比較係數:

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第 2 題25 分

求下列函數的傅立葉級數。
f(x)={0,−π<x<0x,0<x<πf(x) = \begin{cases} 0, & -\pi < x < 0 \\ x, & 0 < x < \pi \end{cases}

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核心觀念

本題考查週期為 2π2\pi 的傅立葉級數。對定義在 (−π,π)(-\pi,\pi) 的函數,傅立葉級數寫成

f(x)∼a02+∑n=1∞(ancos⁡nx+bnsin⁡nx),f(x)\sim \frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}\left(a_n\cos nx+b_n\sin nx\right),

其中

a0=1π∫−ππf(x) dx,a_0=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,dx, an=1π∫−ππf(x)cos⁡nx dx,bn=1π∫−ππf(x)sin⁡nx dx.a_n=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\cos nx\,dx, \qquad b_n=\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\sin nx\,dx.

因為 f(x)=0f(x)=0 於 −π<x<0-\pi<x<0,所有積分皆可縮減為 [0,π][0,\pi] 上的積分。


解題方法

題目函數為

f(x)={0,−π<x<0,x,0<x<π.f(x)= \begin{cases} 0, & -\pi<x<0,\\ x, & 0<x<\pi. \end{cases}

1. 計算 a0a_0

a0=1π∫−ππf(x) dx=1π∫0πx dx.a_0 =\frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(x)\,dx =\frac{1}{\pi}\int_0^\pi x\,dx.

因此

a0=1π[x22]0π=1π⋅π22=π2.a_0 =\frac{1}{\pi}\left[\frac{x^2}{2}\right]_0^\pi =\frac{1}{\pi}\cdot\frac{\pi^2}{2} =\frac{\pi}{2}.

所以常數項為

a02=π4.\frac{a_0}{2}=\frac{\pi}{4}.

2. 計算 ana_n

an=1π∫0πxcos⁡nx dx.a_n =\frac{1}{\pi}\int_0^\pi x\cos nx\,dx.

利用分部積分,令

u=x,dv=cos⁡nx dx,u=x,\qquad dv=\cos nx\,dx,

則

du=dx,v=sin⁡nxn.du=dx,\qquad v=\frac{\sin nx}{n}.

因此

∫xcos⁡nx dx=xsin⁡nxn−1n∫sin⁡nx dx=xsin⁡nxn+cos⁡nxn2.\int x\cos nx\,dx =\frac{x\sin nx}{n}-\frac{1}{n}\int\sin nx\,dx =\frac{x\sin nx}{n}+\frac{\cos nx}{n^2}.

代入上下限:

∫0πxcos⁡nx dx=[xsin⁡nxn+cos⁡nxn2]0π.\int_0^\pi x\cos nx\,dx = \left[\frac{x\sin nx}{n}+\frac{\cos nx}{n^2}\right]_0^\pi.

由於 sin⁡nπ=0\sin n\pi=0、cos⁡nπ=(−1)n\cos n\pi=(-1)^n,得到

∫0πxcos⁡nx dx=(−1)n−1n2.\int_0^\pi x\cos nx\,dx =\frac{(-1)^n-1}{n^2}.

故

an=(−1)n−1πn2.a_n=\frac{(-1)^n-1}{\pi n^2}.

依 nn 的奇偶性可寫成

an={0,n 為偶數,−2πn2,n 為奇數.a_n= \begin{cases} 0, & n\text{ 為偶數},\\[4pt] -\dfrac{2}{\pi n^2}, & n\text{ 為奇數}. \end{cases}

3. 計算 bnb_n

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第 3 題25 分

考慮一線性系統為
X=[uvw]=A[y1y2y3]X = \begin{bmatrix} u \\ v \\ w \end{bmatrix} = A \begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \\ y_3 \end{bmatrix}
並定義一物理場 Φ(X)\Phi(X) 為
Φ(X)=12XTA−1X\Phi(X) = \frac{1}{2} X^T A^{-1} X
其中 A=[210111021]A = \begin{bmatrix} 2 & 1 & 0 \\ 1 & 1 & 1 \\ 0 & 2 & 1 \end{bmatrix}。
試計算 ∇⋅(∇Φ)\nabla \cdot (\nabla \Phi) 以及 ∇×(∇Φ)\nabla \times (\nabla \Phi)。

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核心觀念

本題考查:

  1. 二次型函數的梯度。
  2. 散度與拉普拉斯算子之關係:
    ∇⋅(∇Φ)=∇2Φ\nabla\cdot(\nabla\Phi)=\nabla^2\Phi
  3. 梯度場的旋度恒為零:
    ∇×(∇Φ)=0\nabla\times(\nabla\Phi)=\mathbf 0
    前提是 Φ\Phi 的二階偏導數連續。

令

X=[uvw],Φ(X)=12XTA−1X.X=\begin{bmatrix}u\\v\\w\end{bmatrix}, \qquad \Phi(X)=\frac12X^TA^{-1}X.

特別注意:題目中的 AA 並非對稱矩陣,因此不能直接將 ∇Φ\nabla\Phi 寫成 A−1XA^{-1}X。正確公式為

∇(12XTBX)=12(B+BT)X,\nabla\left(\frac12X^TBX\right) =\frac12(B+B^T)X,

其中 B=A−1B=A^{-1}。


解題方法

1. 計算 A−1A^{-1}

給定

A=[210111021].A= \begin{bmatrix} 2&1&0\\ 1&1&1\\ 0&2&1 \end{bmatrix}.

其行列式為

det⁡A=2∣1121∣−∣1101∣=2(1−2)−1=−3≠0.\det A =2 \begin{vmatrix} 1&1\\ 2&1 \end{vmatrix} - \begin{vmatrix} 1&1\\ 0&1 \end{vmatrix} =2(1-2)-1=-3\neq 0.

因此 AA 可逆,且

A−1=[1313−1313−2323−2343−13].A^{-1} = \begin{bmatrix} \frac13&\frac13&-\frac13\\[4pt] \frac13&-\frac23&\frac23\\[4pt] -\frac23&\frac43&-\frac13 \end{bmatrix}.

令

B=A−1.B=A^{-1}.

由二次型梯度公式,

∇Φ=12(B+BT)X.\nabla\Phi = \frac12(B+B^T)X.

計算對稱部分:

12(B+BT)=[1313−1213−231−121−13].\frac12(B+B^T) = \begin{bmatrix} \frac13&\frac13&-\frac12\\[4pt] \frac13&-\frac23&1\\[4pt] -\frac12&1&-\frac13 \end{bmatrix}.

因此

∇Φ=[13u+13v−12w13u−23v+w−12u+v−13w].\nabla\Phi = \begin{bmatrix} \frac13u+\frac13v-\frac12w\\[4pt] \frac13u-\frac23v+w\\[4pt] -\frac12u+v-\frac13w \end{bmatrix}.

2. 計算 ∇⋅(∇Φ)\nabla\cdot(\nabla\Phi)

散度為

∇⋅(∇Φ)=∂∂u(∇Φ)u+∂∂v(∇Φ)v+∂∂w(∇Φ)w.\nabla\cdot(\nabla\Phi) = \frac{\partial}{\partial u}(\nabla\Phi)_u + \frac{\partial}{\partial v}(\nabla\Phi)_v + \frac{\partial}{\partial w}(\nabla\Phi)_w.

代入各分量:

∇⋅(∇Φ)=∂∂u(13u+13v−12w)+∂∂v(13u−23v+w)+∂∂w(−12u+v−13w)=13−23−13=−23.\begin{aligned} \nabla\cdot(\nabla\Phi) &= \frac{\partial}{\partial u} \left(\frac13u+\frac13v-\frac12w\right)\\ &\quad+ \frac{\partial}{\partial v} \left(\frac13u-\frac23v+w\right)\\ &\quad+ \frac{\partial}{\partial w} \left(-\frac12u+v-\frac13w\right)\\ &=\frac13-\frac23-\frac13\\ &=-\frac23. \end{aligned}
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第 4 題25 分

給定 A∈Rm×nA \in \mathbb{R}^{m \times n} 且假設 LA:Rn→RmL_A: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m 是一個左乘轉換 (left-multiplication transformation)。令 b∈Rmb \in \mathbb{R}^m 且 M={x∈Rn∣LA(x)=b}M = \{x \in \mathbb{R}^n \mid L_A(x) = b\};請證明若存在 s∈Ms \in M,則 M={s}+Ker(LA)M = \{s\} + \text{Ker}(L_A)。

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核心觀念

左乘轉換定義為

LA(x)=Ax,L_A(x)=Ax,

其中 A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m\times n},x∈Rnx\in\mathbb{R}^n。

題目中的集合

M={x∈Rn∣LA(x)=b}M=\{x\in\mathbb{R}^n\mid L_A(x)=b\}

是線性方程組 Ax=bAx=b 的全部解集合。已知存在一個特定解 s∈Ms\in M,因此

LA(s)=b.L_A(s)=b.

而

Ker⁡(LA)={v∈Rn∣LA(v)=0}\operatorname{Ker}(L_A)=\{v\in\mathbb{R}^n\mid L_A(v)=0\}

表示齊次方程 Ax=0Ax=0 的解空間。

本題要證明:非齊次方程 Ax=bAx=b 的所有解,等於一個特定解 ss 加上齊次方程的所有解。這種集合稱為核空間的平移,也就是一個仿射集合。

其中

{s}+Ker⁡(LA)={s+v∣v∈Ker⁡(LA)}.\{s\}+\operatorname{Ker}(L_A) = \{s+v\mid v\in\operatorname{Ker}(L_A)\}.

解題方法

採用集合相等的標準證明方式,分別證明雙包含關係:

  1. M⊆{s}+Ker⁡(LA)M\subseteq \{s\}+\operatorname{Ker}(L_A);
  2. {s}+Ker⁡(LA)⊆M\{s\}+\operatorname{Ker}(L_A)\subseteq M。

第一部分:證明 M⊆{s}+Ker⁡(LA)M\subseteq \{s\}+\operatorname{Ker}(L_A)

任取 x∈Mx\in M。

由 MM 的定義可知

LA(x)=b.L_A(x)=b.

又因為 s∈Ms\in M,所以

LA(s)=b.L_A(s)=b.

考慮 x−sx-s,利用線性轉換的線性性質:

LA(x−s)=LA(x)−LA(s).L_A(x-s)=L_A(x)-L_A(s).

代入 LA(x)=bL_A(x)=b 與 LA(s)=bL_A(s)=b:

LA(x−s)=b−b=0.L_A(x-s)=b-b=0.

因此

x−s∈Ker⁡(LA).x-s\in\operatorname{Ker}(L_A).

令

v=x−s,v=x-s,

則 v∈Ker⁡(LA)v\in\operatorname{Ker}(L_A),且

x=s+v.x=s+v.

所以

x∈{s}+Ker⁡(LA).x\in\{s\}+\operatorname{Ker}(L_A).

由 xx 是任意取自 MM,得到

M⊆{s}+Ker⁡(LA).M\subseteq \{s\}+\operatorname{Ker}(L_A).

第二部分:證明 {s}+Ker⁡(LA)⊆M\{s\}+\operatorname{Ker}(L_A)\subseteq M

任取

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